論文の概要: Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11723v5
• Date: Fri, 22 Sep 2023 14:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 19:45:34.921767
• Title: Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 視覚異常検出のためのオートエンコーダによる自己教師付きトレーニング
• Authors: Alexander Bauer, Shinichi Nakajima, Klaus-Robert M\"uller
• Abstract要約: 本稿では,学習中に識別情報を利用する自己指導型学習システムを導入するが,通常の例のデータ多様体に焦点をあてる。 MVTec ADデータセットを用いた実験では,高い検出性能と局所化性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.52743265122446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep autoencoders provide an effective tool for learning non-linear dimensionality reduction in an unsupervised way. Recently, they have been used for the task of anomaly detection in the visual domain. By optimizing for the reconstruction error using anomaly-free examples, the common belief is that a corresponding network should fail to accurately reconstruct anomalous regions in the application phase. This goal is typically addressed by controlling the capacity of the network, either by reducing the size of the bottleneck layer or by enforcing sparsity constraints on the activations. However, neither of these techniques does explicitly penalize reconstruction of anomalous signals often resulting in poor detection. We tackle this problem by adapting a self-supervised learning regime that allows the use of discriminative information during training but focuses on the data manifold of normal examples. We emphasize that inference with our approach is very efficient during training and prediction requiring a single forward pass for each input image. Our experiments on the MVTec AD dataset demonstrate high detection and localization performance. On the texture-subset, in particular, our approach consistently outperforms recent anomaly detection methods by a significant margin.
• Abstract（参考訳）: ディープオートエンコーダは、教師なしの方法で非線形次元の減少を学習するための効果的なツールを提供する。 近年,視覚領域における異常検出作業に用いられている。 異常のない例を用いて再構成誤差を最適化することにより、対応するネットワークがアプリケーションフェーズ内の異常領域を正確に再構成できない、という考え方が一般的である。 この目標は通常、ボトルネック層のサイズを減らすか、アクティベーションに間隔制約を課すことによって、ネットワークのキャパシティを制御することで対処される。 しかし、どちらの手法も異常信号の再構成を明示的に罰しないため、しばしば検出が困難になる。 本稿では,訓練中に識別情報の使用を可能にするが,正規例のデータ多様体に焦点をあてた自己教師付き学習方式を適用することで,この問題に取り組む。 入力画像毎に1回のフォワードパスを必要とするトレーニングや予測では,このアプローチによる推論が非常に効率的であることを強調する。 MVTec ADデータセットを用いた実験では,高い検出性能と局所化性能を示した。 特にテクスチャ・サブセットでは,近年の異常検出法を顕著な差で一貫して上回っている。

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